基于暗通道先驗(yàn)的霧霾天交通場景下退化圖像復(fù)原算法研究的中期報告

基于暗通道先驗(yàn)的霧霾天交通場景下退化圖像復(fù)原算法研究的中期報告摘要：隨著城市化進(jìn)程的不斷加快，霧霾天氣越來越成為交通出行的常態(tài)，而霧霾天氣對于交通場景下的圖像拍攝質(zhì)量有著明顯的影響。針對這一問題，已有許多研究針對霧霾天氣的圖像復(fù)原問題進(jìn)行了探討，其中基于暗通道先驗(yàn)的方法被證明有效性較大。本文針對霧霾天氣下交通場景的圖像復(fù)原問題，結(jié)合暗通道先驗(yàn)方法提出一種新的圖像復(fù)原算法，并初步進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法相比于傳統(tǒng)的去霧算法在圖像復(fù)原效果上有顯著的提高，并具有一定的實(shí)際應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞：霧霾；圖像復(fù)原；暗通道先驗(yàn)；交通場景1、背景隨著城市化進(jìn)程的加快和交通出行的不斷增多，霧霾天氣越來越成為日常生活中的常態(tài)。然而，霧霾天氣對于交通場景下的圖像拍攝質(zhì)量有著明顯的影響，導(dǎo)致圖像的細(xì)節(jié)信息明顯減少，對于人工識別和自動處理都帶來了很大的困難。因此，霧霾天氣下的圖像復(fù)原問題一直是一個受到廣泛關(guān)注的研究方向。目前已有許多研究針對霧霾天氣的圖像復(fù)原問題進(jìn)行了探討，其中基于物理模型的方法和基于暗通道先驗(yàn)的方法是常用的兩種方法。前者通過對霧霾成因的探討，通常采用能量最小化的方法對圖像進(jìn)行模擬和去除霧霾。而基于暗通道先驗(yàn)的方法則是通過發(fā)現(xiàn)大氣中常見景物像素在暗通道上具有低灰度值的特征，利用此特征對圖像進(jìn)行復(fù)原。2、研究目的和意義本研究旨在探討采用基于暗通道先驗(yàn)的方法對霧霾天交通場景下的圖像進(jìn)行復(fù)原的可行性和優(yōu)越性，進(jìn)一步提高霧霾天氣下交通場景圖像的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，為相關(guān)應(yīng)用提供支持。3、研究內(nèi)容本文采用基于暗通道先驗(yàn)的方法對霧霾天氣下的交通場景圖像進(jìn)行復(fù)原。該方法的基本思路是通過統(tǒng)計(jì)一定區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)灰度值，利用大氣散射模型和光線可透過物體的特性，挖掘圖像中的暗通道信息，然后通過逆向操作對圖像進(jìn)行復(fù)原。具體而言，我們首先通過計(jì)算圖像中每個像素點(diǎn)在一定區(qū)域內(nèi)的最小灰度值來得到暗通道圖像，并利用氣溶膠比例和大氣光照模型對得到的暗通道圖像進(jìn)行估計(jì)；然后，根據(jù)唯一性約束和全局假設(shè)，推斷圖像中的透射率（transmission），最終通過逆向操作對圖像進(jìn)行恢復(fù)，得到復(fù)原后的圖像。4、研究進(jìn)展已完成相關(guān)算法的代碼編寫和初步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的算法相比于傳統(tǒng)的去霧算法在圖像復(fù)原效果上有顯著的提高，并具有一定的實(shí)際應(yīng)用價值。5、進(jìn)一步工作計(jì)劃在完成算法的驗(yàn)證和優(yōu)化后，我們將進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和測試，并考慮將所提出的算法應(yīng)用于一些實(shí)際場景中，以全面探討該算法的實(shí)用性和推廣價值。同時，我們還將進(jìn)一步深化相關(guān)理論和算法的研究，并探索與其他圖像處理方法的結(jié)合，以期在圖像復(fù)原方面取得更為出色的成果。參考文獻(xiàn)：1.HeK,SunJ,TangX.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2011,33(12):2341-2353.2.彭鵬飛,田豐江,沈志強(qiáng).基于暗通道先驗(yàn)的圖像去霧算法研究[J].電視技術(shù),2016,40(6):7-10.3